Controllable Decontextualization of Yes/No Question and Answers into Factual Statements

要約

はい/いいえまたは極性の質問は、主要な言語質問カテゴリの 1 つを表します。
これらは主な疑問文で構成されており、その答えは二者択一 (肯定または否定) になります。
Polar Q&A (PQA) は、フォーラムや電子商取引アプリケーションなど、多くのコミュニティやその他の厳選された QA ソースに存在する貴重な知識リソースを表します。
極論的な質問に対する回答だけを他の文脈で使用することは簡単ではありません。
回答は文脈に応じて表現され、疑問文と質問者と回答者の間で共有される知識が提供されることを前提としています。
私たちは、両極端な質問に対する回答を、文脈から切り離された簡潔な事実に基づく記述に制御可能に書き換えるという問題に取り組みます。
私たちは、出力ステートメントがその PQA 入力と意味的に同等になるように、ソフト制約を利用して制御可能な書き換えを保証する Transformer のシーケンス間モデルを提案します。
自動評価メトリクスと人的評価メトリクスを通じて測定された 3 つの個別の PQA データセットに対する評価は、既存のベースラインと比較した場合、私たちが提案したアプローチが最高のパフォーマンスを達成することを示しています。

要約(オリジナル)

Yes/No or polar questions represent one of the main linguistic question categories. They consist of a main interrogative clause, for which the answer is binary (assertion or negation). Polar questions and answers (PQA) represent a valuable knowledge resource present in many community and other curated QA sources, such as forums or e-commerce applications. Using answers to polar questions alone in other contexts is not trivial. Answers are contextualized, and presume that the interrogative question clause and any shared knowledge between the asker and answerer are provided. We address the problem of controllable rewriting of answers to polar questions into decontextualized and succinct factual statements. We propose a Transformer sequence to sequence model that utilizes soft-constraints to ensure controllable rewriting, such that the output statement is semantically equivalent to its PQA input. Evaluation on three separate PQA datasets as measured through automated and human evaluation metrics show that our proposed approach achieves the best performance when compared to existing baselines.

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